Saber Cuándo Sabes: Manejo de Datos Adversarios Absteniéndose

Resumen

Explore sequential prediction in stochastic settings with adversarial interference. Learn strategies for handling distribution shifts and making confident predictions while abstaining from uncertain cases.

Programa

• Introducción a la Predicción Secuencial
Fundamentos de los modelos de predicción secuencial
Resumen de configuraciones estocásticas
• Comprendiendo la Interferencia Adversarial
Tipos y fuentes de interferencia adversarial
Impacto de las configuraciones adversariales en las predicciones
• Manejo de Cambios en la Distribución
Identificación de cambios en la distribución
Estrategias para adaptarse a cambios en la distribución
• Predicciones Confiables con Abstención
Concepto de abstenerse en escenarios inciertos
Métricas para estimación de confianza
Técnicas para integrar la abstención en modelos de predicción
• Estrategias para una Predicción Secuencial Robusta
Enfoques de modelado defensivo
Incorporando redundancia y diversidad
• Evaluación del Rendimiento del Modelo con Datos Adversariales
Técnicas de evaluación comparativa
Estudios de caso y ejemplos del mundo real
• Temas Avanzados
Fundamentos teóricos de la robustez adversarial
Avances recientes en el entrenamiento adversarial
• Aplicaciones Prácticas y Herramientas
Herramientas y bibliotecas comunes para manejar datos adversariales
Construcción y prueba de modelos con mecanismos de abstención
• Conclusión y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes en el manejo de datos adversariales
Consideraciones éticas en la abstención de predicciones inciertas

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Materias

Data Science